近年来，神经科学家一直对脑部计算机界面（BCI）设备的开发感兴趣。患有运动障碍的患者可能会受益于BCIS作为通讯手段和恢复运动功能。脑电图（EEG）是评估神经元活性的最常用之一。在许多计算机视觉应用中，深度神经网络（DNN）都具有显着优势。为了最终使用DNN，我们在这里提出了一个浅神经网络，该网络主要使用两个卷积神经网络（CNN）层，其参数相对较少，并且快速从脑电图中学习光谱时期特征。我们将该模型与其他三个神经网络模型进行了比较，其深度不同于精神算术任务，该模型使用了针对患有运动障碍的患者和视觉功能下降的患者进行的眼神闭合状态。实验结果表明，浅CNN模型的表现优于所有其他模型，并达到了90.68％的最高分类精度。处理跨主题分类问题也更加健壮：准确性的标准偏差仅为3％，而不是传统方法的15.6％。
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